本系列博客旨在介绍从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。这里分为三部分进行介绍，本文为第一部分，主要介绍基于知识图谱的问答系统的搭建和运行，后面的博客里会再解释项目代码的细节。 　　运行环境： python3.0及以上 ...

一.问答系统 问答系统从知识领域划分： 封闭领域：封闭领域系统专注于回答特定领域的问题，由于问题领域受限，系统有比较大的发挥空间，可以导入领域知识或将答案来源全部转换成结构性资料来有效提升系统的表现； 开放领域：开放领域系统则希望不设限问题的内容范围，因此其难度 ...

[课程github] [项目github] 该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统。 目标：从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小)，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。 【未完待续】 ...

Python 实现 pyhanlp 自定义字典 参考地址 基于电影知识图谱的智能问答系统（一） -- Mysql数据准备 基于电影知识图谱的智能问答系统（二） -- Neo4j导入CSV文件 基于电影知识图谱的智能问答系统（三） -- Spark环境搭建 ...

知识图谱，在经过一个大体的网上资料的搜索之后，简单的来说它是由实体节点和实体之间的关系组成的一个图结构。 根据网上了解到的这种关系，在使用neo4j构建知识图谱之前，我决定利用python中的networkx工具来自己构建一个知识图谱，以此来加深自己对于知识图谱的关系之后，再学习neo4j构建 ...

1. 问答系统的分类 非结构化的知识源 单文档阅读理解（Single-document Reading Comprehension）：单一文档寻找答案 多文档阅读理解（Multi-document Reading Comprehension）：多个文档检索答案 结构化 ...

的知识图谱，公司的董事和中层以及普通员工都是员工，你在查找员工的时候，就需要把董事以及各个职位的人都查找 ...

知识图谱构建 知识图谱由实体、实体的属性描述以及实体和实体之间的关联构成。尽管其对于大数据人工智能的实现意义非凡，但其构造过程却极为困难。在早期，知识图谱构建单纯依赖于人类专家。在这一方法中，知识图谱中的实体、实体属性与实体关联关系完全由专家人工构造，此类知识图谱包括WordNet[2]、CyC ...